隨著數字世界的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)組織開始實施數據驅動型（data-driven）發(fā)展模型，來增強客戶體驗、降低生產成本、優(yōu)化運營流程，以及覆蓋更廣泛的客戶群。除此之外，通過大數據分析，有助于增強關鍵信息技術應用的安全性也正吸引著許多公司的關注。在此背景下，更加先進的大數據分析應用趨勢正不斷涌現并蓬勃發(fā)展，朝著改進、簡化和增強大數據使用方式的目標快速前進。
在本文中，我們收集整理了行業(yè)專家對大數據分析技術未來發(fā)展的十大趨勢預測。企業(yè)應該充分了解這些趨勢，因為它們可以幫助企業(yè)應對日益普遍的創(chuàng)新變化和不確定性。同時，企業(yè)更應該順應這些趨勢并盡快做好準備，這樣才不會被未來的技術發(fā)展所淘汰。
1 數據民主化（Data Democratization）
數據民主化旨在使組織的所有成員，特別是非專業(yè)性成員，都能輕松地應用數據資源并開展應用分析，最終推動更好的決策和客戶體驗。如今，很多企業(yè)開始將大數據分析作為新項目創(chuàng)建的核心元素和關鍵驅動因素。通過數據民主化，非技術用戶也可以在沒有數據管理員、系統管理員或IT人員的幫助下收集和分析數據。通過對數據的即時訪問和理解，業(yè)務團隊可以更快地做出決策。一個民主化的數據環(huán)境是管理大數據和實現其潛力的重要方面。那些為員工配備正確工具和理解能力的企業(yè)將能夠更好地做出決策并提供更完善的客戶服務。
02 邊緣計算（Edge Computing）
隨著5G技術的成熟，為邊緣計算的行業(yè)應用創(chuàng)造了大量的機會。在邊緣計算的世界中，計算和數據存儲可以更接近數據的來源，使數據更準確，更易于管理，降低成本，提供更快的洞察力和行動，并允許執(zhí)行連續(xù)操作。毫無疑問，邊緣數據處理的速度將在今后幾年中大幅提高。嵌入邊緣計算的物聯網（IoT）設備具有速度、敏捷性和更大的靈活性等優(yōu)勢。它還可以執(zhí)行實時分析并實現自主行為。此外，邊緣計算消耗的網絡帶寬會更少，因此是處理大量數據的有效方法。
03 增強分析（Augmented Analytics）
在大數據分析領域，增強分析是我們已經看到的主要發(fā)展趨勢之一。增強分析使用機器學習和自然語言處理（NLP）來自動化和處理數據，并從中獲取有價值的信息。增強分析解決方案可以幫助企業(yè)業(yè)務部門和管理層更好地了解其業(yè)務發(fā)展環(huán)境，提出相關問題，并更快地找到解決方案。此外，增強分析還可以幫助數據分析師執(zhí)行更徹底的分析和數據準備任務，最大化數據的可利用價值。
04 數據編織（Data Fabric）
在Gartner最新發(fā)布的《2022年重要戰(zhàn)略技術趨勢》，數據編織（Data Fabric）赫然在列。Gartner將其定義為“包含數據和連接的集成層，通過對現有的、可發(fā)現的和可推斷的元數據資產進行持續(xù)分析，來支持數據系統跨平臺的設計、部署和使用，從而實現靈活的數據交付。”作為一個功能強大的技術架構，數據編織提供了一種通用的大數據分析管理方法論，可以在更廣泛的本地云和邊緣設備上進行擴展。同時，數據編織技術還有望改進組織內數據的使用，減少了70%的設計、部署和運營數據管理任務。隨著企業(yè)數據體系的復雜化，越來越多的組織將依賴該框架，因為它將簡化企業(yè)對數據的使用難度，并且可以與不同的應用系統集成整合。
05 人工智能（AI）
近年來，以人工智能為代表的技術進步徹底改變了全球企業(yè)的運作方式，而大數據分析應用正是隨著人工智能的發(fā)展而不斷演進，提升了人類社會在多個層面的分析決策能力。自新冠疫情爆發(fā)以來，企業(yè)業(yè)務環(huán)境發(fā)生了巨大的變化，大量新的可擴展、更聰明的人工智能和機器學習技術開始，能夠處理更靈活的數據集。
從長遠來看，大數據分析將從人工智能能力發(fā)展中受益匪淺，人工智能可以通過多種方式提高數據分析的價值。這包括預測客戶需求以增加銷售額，提高倉庫庫存水平，加快交貨時間以提高客戶滿意度。一個好的人工智能系統可以具有高度適應性，能夠保護個人信息，運行速度更快，并提供更高的投資回報率。
06 數據即服務（DaaS）
數據即服務（DaaS）是一種基于云的應用工具，用于分析和管理數據，例如數據倉庫和商業(yè)智能（BI）工具，它們可以隨時隨地運行。從本質上講，數據即服務允許訂閱者通過互聯網在線訪問，使用和共享數字文件。隨著用戶對高速互聯網應用的增加，預計DaaS的使用范圍也將進一步擴大。DaaS在大數據分析中的使用將簡化數據分析師的業(yè)務審查任務，并使跨部門和行業(yè)的大數據資源共享變得更加容易。由于越來越多的企業(yè)正轉向云來升級其基礎設施和工作負載，DaaS將會成為集成、管理、存儲和分析數據的一種更常見方法。
07 自然語言處理（NLP）
自然語言處理（NLP）是計算機科學、語言學和人工智能技術多年來融合發(fā)展的一個子領域，主要關注人類語言與計算機系統之間的交互，特別是如何對計算機進行科學編程，使其能夠準確識別、分析和處理自然語言的大量信息，從而進一步提高它們的智能性。NLP旨在閱讀和解釋人類語言。隨著企業(yè)加速利用大數據信息制定未來戰(zhàn)略，預計NLP在監(jiān)控和跟蹤各種情報信息方面將變得越來越重要。諸如句法和語義分析等NLP技術，將會使用語法規(guī)則從每個句子中提取重要信息的算法。
08 數據分析自動化
數據分析自動化是指通過計算機系統和流程將分析任務自動化，以最大限度地減少人為參與。大數據分析流程的自動化會對企業(yè)生產力提升產生重大影響。此外，它還為分析過程自動化（APA）鋪平了道路，這有助于解鎖預測性和規(guī)范性見解，提高生產力以及數據利用率。值得一提的是，數據分析自動化有一個顯著的特征：它可以通過搜索分類數據來創(chuàng)建一組相關要素。目前比較流行的數據分析軟件有IBM analytics、Apache Spark、Apache Hadoop和SAP。
09 數據安全治理
數據安全治理是確保數據質量和可用性的過程，以便數據能夠在組織內安全地被使用，同時遵守與數據安全、隱私保護相關的各項法規(guī)。通過實施必要的安全措施，數據安全治理策略確保了數據保護并最大化數據的價值。如果沒有有效的數據治理程序，可能會導致違規(guī)使用和處罰、數據質量差、誤導業(yè)務決策、分析延遲以及AI模型訓練不足等后果。
10 基于云的自助分析
通過基于云的數據管理系統，自助式數據分析已經成為大數據分析發(fā)展的下一個重要目標。通過自助式分析服務，能夠將數據安全地推送到它所要服務的用戶手中。借助云技術支持的自助式分析，企業(yè)可以增強競爭優(yōu)勢并提高效率。將基于云的大數據分析能力整合到各種業(yè)務應用平臺中，可以確保用戶只能訪問他們所需的數據。自助式分析最終可以從內到外改變公司的各個方面。例如，首席財務官（CFO）可能會向人力資源（HR）部門、市場營銷部門、產品部門、銷售部門和運營部門提供財務信息，以便他們能夠獨立開展數據發(fā)現和可視化分析，并確定其操作的可靠性與有效性。
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